一种基于无人机平台的外场协同探测试验方法

    公开(公告)号:CN111551177A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010301392.0

    申请日:2020-04-16

    摘要: 本发明公开了一种基于无人机平台的外场协同探测试验方法,所述方法包括如下步骤:步骤一:搭建无人机观测平台和地面观测平台;地面工作站利用接收到的目标图像A、目标图像B、无人机观测平台的位置及姿态信息、地面观测平台的位置及姿态信息,通过双目协同探测方法得到观测目标的位置信息。本发明给出了搭建双探测平台及信息解算的方法,从而完成对目标的位置解算,满足了外场变化场景及对未知目标的探测需求。

    一种动平台双目测距自校准方法及装置

    公开(公告)号:CN111220120A

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201911216271.X

    申请日:2019-12-02

    摘要: 本发明提供了一种动平台双目测距自校准方法及装置。所述方法包括:获取两个图像采集设备采集的待测目标对应的目标图像中的坐标,及两个图像采集设备的位姿信息;根据两个坐标和两个位姿信息建立的透射投影方程组,确定待测目标的目标位置;建立最小化重投影误差的目标函数;优化两个图像采集设备的位姿信息和目标位置逐步减小目标函数;当最小化重投影误差小于预设的误差阈值时,则停止迭代,输出姿态角补偿值以及校准后的目标位置;在采集到待侧目标在下一采集时刻的下一目标图像时,根据姿态角补偿值和校准后的目标位置,计算两个图像采集设备在下一采集时刻的初值;重复执行上述步骤,直至完成待测目标的测距。本发明可以提高测距系统的测量精度。

    一种基于关键点匹配的双波段融合目标提取方法

    公开(公告)号:CN111161308A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911313247.8

    申请日:2019-12-19

    IPC分类号: G06T7/223 G06T3/40 G06T7/30

    摘要: 本发明涉及一种基于关键点匹配的双波段融合目标提取方法,属于双波段融合的红外弱小目标检测技术领域;步骤一、红外系统采用中波和短波实时对目标拍摄;步骤二、将前后两帧中波红外图像、短波红外图像大小调整尺寸;步骤三、融合处理,得到当前帧和上一帧融合图像;步骤四、配准,得到当前帧相对于上一帧的差分图像;步骤五、根据方差图检测疑似目标点位置;保存疑似目标点的位置和灰度值;步骤六、去除疑似目标点中的假目标;步骤七、根据待追踪真实目标的运动特性,确定真实目标;识别结束;本发明在差分图像上可以有效区分疑似目标点和噪声,提高红外小目标的检测和识别精度,并且有效地降低疑似目标的漏检测率。

    一种动平台动目标双目测距系统及方法

    公开(公告)号:CN111089564A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911296829.X

    申请日:2019-12-16

    IPC分类号: G01C3/18

    摘要: 本发明实施例提供了一种动平台动目标双目测距系统及方法。所述系统包括:第一图像采集设备、第二图像采集设备、第一导航设备和第二导航设备,所述第一图像采集设备和所述第一导航设备固定连接,所述第二图像采集设备和所述第二导航设备固定连接。本发明实施例通过将相机与惯组和卫导固连的方式实时获得相机本身的位置和姿态信息,通过对实时位姿和图像信息的解算,建立目标实时的透射投影方程,通过求解方程得到目标在世界坐标系下的绝对位置,从而可以解算得到目标到两个相机的距离,解决了实时性要求较高的情况下动平台双目测距的难题。

    一种基于显著性特征信息融合的弱小目标智能检测系统

    公开(公告)号:CN116342988A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202211678403.2

    申请日:2022-12-26

    IPC分类号: G06V10/80 G06V10/46

    摘要: 本发明提供一种基于显著性特征信息融合的弱小目标智能检测系统,首先通过设计的多尺度显著性特征提取模块提取输入图像的特征信息,在系统最深层添加低分辨率特征提取模块提取更低分辨率的辅助特征,使用多特征融合模块融合不同层次的特征信息作为输出,最后对智能检测系统的输出进行解码求取目标预测结果。本发明采用基于显著性特征信息融合的弱小目标智能检测系统的目标探测精度普遍优于传统和其他智能化处理系统。

    一种基于高速数据链的双目协同探测方法及装置

    公开(公告)号:CN111121539B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN201911329292.2

    申请日:2019-12-20

    摘要: 本发明提供了一种基于高速数据链的双目协同探测方法及装置。方法包括:获取第一导弹和第二导弹在飞行过程中的第一数据信息和第二数据信息;获取第一导弹的第一时间戳信息,及第二导弹的第二时间戳信息;采用第一导弹通过高速数据链将第一数据信息发送至第二导弹,并采用第二导弹通过高速数据链将第二数据信息发送至第一导弹;根据第一导弹接收的第二时间戳信息和第一导弹缓存的第一信息,通过最小二乘法实时辨识出制导目标的位置参数;根据第二导弹接收的第一时间戳信息和第二导弹缓存的第二信息,通过最小二乘法实时辨识出制导目标的位置参数。本发明可以弥补红外导弹由于只有二维探测能力在复杂背景下的探测能力以及抗复杂人工干扰能力不足。

    一种基于卷积神经网络的红外图像目标检测网络压缩方法

    公开(公告)号:CN113989631A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111012618.6

    申请日:2021-08-31

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的红外图像目标检测网络压缩方法,属于红外图像识别领域。本方法以卷积神经网络为核心,建立一种红外图像目标检测的网络模型压缩框架,网络模型包含了多级特征融合的模块,使小目标检测时能够拥有高分辨率特征的同时保留了浅层的特征信息,使网络模型多红外飞行器目标具有更高泛化能力。在模型训练过程中采用轻量化网络模型处理技术,将网络模型卷积层中权重参数和特征值参数进行定点量化处理,得到识别精度高、资源占用少的检测模型。本发明方法已在红外飞行器目标数据集中完成训练和测试,能够高效检测小尺度红外图像中的飞行器目标。

    一种硬件加速的深度学习目标机型识别方法

    公开(公告)号:CN112906523B

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202110158349.8

    申请日:2021-02-04

    摘要: 本发明一种基于硬件加速的深度学习目标机型识别方法。通过构建一套基于不同飞机机型的飞行模拟设备,采集得到飞机飞行过程的仿真红外数据;通过FPGA板卡实现基于改进YOLOv3的卷积神经网络算法的硬件加速实现;通过Qt编写上位机,实现仿真数据的实时读取、硬件加速板卡的调用,以及智能识别结果的显示与存储等功能。本发明实现的基于硬件加速的智能机型识别方法验证了机型识别算法嵌入式实现的可能性,为产品落地提供了较为充分的软、硬件算法设计实现的验证。

    一种动平台双目测距自校准方法及装置

    公开(公告)号:CN111220120B

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN201911216271.X

    申请日:2019-12-02

    摘要: 本发明提供了一种动平台双目测距自校准方法及装置。所述方法包括:获取两个图像采集设备采集的待测目标对应的目标图像中的坐标,及两个图像采集设备的位姿信息;根据两个坐标和两个位姿信息建立的透射投影方程组,确定待测目标的目标位置;建立最小化重投影误差的目标函数;优化两个图像采集设备的位姿信息和目标位置逐步减小目标函数;当最小化重投影误差小于预设的误差阈值时,则停止迭代,输出姿态角补偿值以及校准后的目标位置;在采集到待侧目标在下一采集时刻的下一目标图像时,根据姿态角补偿值和校准后的目标位置,计算两个图像采集设备在下一采集时刻的初值;重复执行上述步骤,直至完成待测目标的测距。本发明可以提高测距系统的测量精度。

    一种动平台动目标双目视觉三维构建方法

    公开(公告)号:CN111524174A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010300568.0

    申请日:2020-04-16

    IPC分类号: G06T7/55

    摘要: 本发明公开了一种动平台动目标双目视觉三维构建方法,所述方法包括如下步骤:S1:动平台双目测距系统获取待测目标在两个相机采集图像中的坐标以及采集图像时两个相机各自的位姿信息;S2:对同一时刻两个相机分别采集的图像进行极线校正;S3:采用ORB算法在极线校正后的两幅图像中提取待测目标的特征点并进行描述;S4:对特征点的brief算子进行双向暴力匹配得到匹配特征点对;S5:根据匹配特征点对,建立透射投影方程组,通过求解透射投影方程组得到特征点在世界坐标系下的三维坐标。本发明用被动的方式实现了对远距离动目标的三维稀疏构建,并满足实时性处理的要求。